Üretim sistemlerinde nesnelerin interneti ve büyük veri kullanılması - Muti, Songül Rukiye (Gebze Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2019)
Dünyada artan rekabet üretim şirketlerini ürün çeşitliğini arttırmaya ve mevcut maliyetleri düşürmeye zorlamaktadır. Toplumun tüketim alışkanlıklarının da değişmesiyle ürünlerin yaşam döngüsü kısalmaktadır. Bu durum üretim şirketlerini sürekli ve çok sayıda yeni ürün üretmeye zorlamaktadır. Ancak tek bir üretim sistemi üzerinde çok sayıda farklı ürün üretmek, ürün değişim zamanlarını uzatmasının yani sıra makinelerin verimliliğini de düşürmektedir. Bununla birlikte ekonomilerin ve toplumların küreselleşmesi, kaynak yetersizliğinin artmasına neden olmaktadır. Üretim firmaları bu risklerle giderek daha fazla yüz yüze kalıyorlar. Ancak, kâr üretmek ve büyümeyi gerçekleştirmek için bu sorunlara kalıcı çözümler bulmak zorundadırlar ve mevcut optimizasyon modellerinin ürettiği çözümler tükenmek üzeredir. Son teknolojik gelişmelerle gün geçtikçe artan bu problemlere üretim sistemlerinin dijitalleştirilmesi ile çözüm getirilmeye çalışılmaktadır. Endüstri 4.0 olarakda adlandırılan bu dijitalleştirme süreci şirketlerin bu zorlukları nasıl hafifletebileceklerine ilişkin çözüm sistemleri sunar. Bu gün pek çok firma akıllı üretim süreçlerini içeren paket platformlar piyasaya sürmektedir. Firmalar bu platformları satın alabilir ya da kiralayabilir veya kendisi üretebilir, platform piyasası hızla büyüyen bir piyasadır. Hangi seçeneği seçecekleri firmaların vizyon ve misyonuna bağlıdır. Ancak hangi seçenek seçilirse seçilsin yukarıda sayılan sorunların çözümü için hangi teknolojilerin öneme sahip olduğu bilinmelidir. Bu çalışmanın amacı endüstri 4.0 sistemlerine geçişte hangi teknolojilerin üretim sistemlerinin ihtiyaçlarını karşılamak için daha fazla öneme sahip olduğunun tespit edilmesidir. Bunun için kalite fonksiyonu dağılımı içerisinde yer alan ilişkiler matrisi kullanılmıştır. İstekler ve teknolojiler arasında doğrudan ilişki kurmak hatalara neden olabileceğinden işlem üretici istekleri ve teknolojik fonksiyonlar, teknolojik fonksiyonlar ve teknolojiler arasındaki ilişki olarak iki aşamada gerçekleştirilmiştir.

Increasing competition in the world forces the manufacturing companies to increase the variety of products and reduce the existing costs. Consequently, production companies are constantly forced to produce many new products. However, producing a large number of different products on a single production system, as well as prolonging product change times, also reduces the efficiency of machines. In addition, the globalization of economies and societies leads to an increase in resources. They need to find permanent solutions to these problems for generating profit and growth. With the recent technological developments, these problems are being tried to be solved by the digitization of the production systems. This digitalization process, called Industry 4.0, provides solution systems for how companies can mitigate these challenges.Today, many companies are launching platforms that include intelligent manufacturing processes. Companies can buy or rent these platforms or produce them. Which option they choose depends on the vision and mission of the firms. Whichever option is chosen, it's important to know which technologies are important to solve the above mentioned problems. The aim of this study is to determine which technologies are more important to meet the needs of production systems in the transition to induction 4.0 systems. For this purpose, the relationship matrix in the quality function deployment method is used. Since the direct relationship between requests and technologies could lead to errors, the process was carried out in two stages, namely the relationship between the manufacturer's demands and technological functions, technological functions and technologies.
Using internet of things and big data in production systems
Keywords: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol; Computer Engineering and Computer Science and Control; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği